एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
एग्रीगेटेड एवरेज (समग्र औसत)
रिग्रेशन के लिए एक एकत्रीकरण तकनीक जहाँ सभी मॉडलों की संख्यात्मक भविष्यवाणियों का औसत अंतिम भविष्यवाणी प्राप्त करने के लिए किया जाता है।
बेस लर्नर्स (आधार सीखने वाले)
व्यक्तिगत मॉडल (कमजोर या मजबूत) जिन्हें विभिन्न बूटस्ट्रैप नमूनों पर प्रशिक्षित किया जाता है और बैगिंग के अंतिम मॉडल को बनाने के लिए संयोजित किया जाता है।
मॉडल अस्थिरता
एल्गोरिदम की एक विशेषता जिसके पूर्वानुमान प्रशिक्षण डेटा में छोटे बदलावों के साथ महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होते हैं, जो बैगिंग के उपयोग को उचित ठहराता है।
आउटलायर्स के प्रति मजबूती
बैगिंग की एक विशेषता जो कई आधार मॉडलों पर उनके प्रभाव के वितरण के कारण आउटलायर्स (असामान्य मानों) के प्रभाव को कम करती है।
बूटस्ट्रैप नमूना आकार
एक पैरामीटर जो नमूनों के अनुपात (आमतौर पर प्रतिस्थापन के साथ 100%) को निर्धारित करता है जो बैगिंग में प्रत्येक प्रशिक्षण उपसमूह को बनाने के लिए खींचे जाते हैं।
एस्टिमेटर्स की संख्या
बैगिंग का एक प्रमुख हाइपरपैरामीटर जो प्रशिक्षित किए जाने वाले आधार मॉडलों की संख्या को निर्दिष्ट करता है, जो सीधे प्रदर्शन और गणना समय को प्रभावित करता है।
मैक्स सैंपल्स (अधिकतम नमूने)
प्रत्येक बूटस्ट्रैप के लिए खींचे गए नमूनों के अंश को नियंत्रित करने वाला पैरामीटर, जो बैगिंग में बायस-वेरिएंस ट्रेड-ऑफ को समायोजित करने की अनुमति देता है।